From 19ab65e85849f9beff2179e5806ca5b47c262138 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: ShusenTang <tangshusen@pku.edu.cn>
Date: Fri, 6 Dec 2019 22:26:29 +0800
Subject: [PATCH] add 332

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 solutions/332. Reconstruct Itinerary.md | 137 ++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 137 insertions(+)
 create mode 100644 solutions/332. Reconstruct Itinerary.md

diff --git a/solutions/332. Reconstruct Itinerary.md b/solutions/332. Reconstruct Itinerary.md
new file mode 100644
index 0000000..64ce0e1
--- /dev/null
+++ b/solutions/332. Reconstruct Itinerary.md	
@@ -0,0 +1,137 @@
+# [332. Reconstruct Itinerary](https://leetcode.com/problems/reconstruct-itinerary/)
+
+# 思路
+这道题给我们一堆飞机票，让我们安排行程路线，必须用完所有机票，如果有多种方法，取其中字母顺序小的那种方法。
+
+
+## 思路一、Brute Force
+
+这道题目可以转化成一个图来描述。图中每一个点就是一个地点，每张票代表的就是一个有向的边（需要注意的是图中可以存在环）。题目转换成要求一条搜索路径，要求走完所有边且每条边只能走一次。
+
+所以最直接的想法就是直接普通的DFS，尝试所有可能的路径，具体步骤如下：
+1. 把输入转换成为图的形式，要求给定一个地点，就能快速地知道它所连接的邻居点们，并且可以lexical order的顺序的访问它们，我们可以用数据结构`unordered_map<string, vector<string>>`来表示这个图。
+2. 在构造的图上从JFK开始做DFS，访问所有能走的路，同时记录已访问过的边，一旦边数达到票数加1，说明已经用完所有票，直接return，否则应该回溯。
+
+
+## 思路二、欧拉路径（Hierholzer算法）
+
+题目要求的这个路径其实叫做欧拉路径，欧拉路径是指一条包含图中所有边的一条路径，该路径中所有的边会且仅会出现一次。
+
+```
+一个无向图中存在欧拉路径，当且仅当下面两条性质同时满足：
+* 图是连通的
+* 图中每个顶点的度均为偶数
+
+而一个有向图存在欧拉路径，当且仅当下面两条性质同时满足：
+* 图是连通的
+* 图中每个顶点入度和出度相同
+```
+
+那么，这个题目就可以转化成：已知有向图中存在欧拉路径，如何找到一个欧拉路径？
+
+Hierholzer算法是求欧拉路径的一个经典算法，它其实也是DFS，其伪代码如下：
+```
+// path逆序记录着欧拉路径
+DFS(u){
+    While u存在未被访问的边e(u,v):
+        记录边e(u,v)为访问
+        DFS(v)
+    path.push(u)
+}
+```
+由于上述过程不用回溯，所以我们不用visited数组来记录某条边已被访问过而是直接将改边删除即可，即
+```
+// path逆序记录着欧拉路径
+DFS(u){
+    While u存在边e(u,v):
+        删除边e(u,v)
+        DFS(v)
+    path.push(u)
+}
+```
+
+上述过程的图示举例可参考[此博文](https://www.geeksforgeeks.org/hierholzers-algorithm-directed-graph/)。由于每条边访问后就被删掉了，所以时间复杂度为O(E)，E为边数。
+
+
+这道题目运用经典的hierholzer算法需要注意的是，由于我们需要优先访问 lexical order 比较小的点，所以我们用multiset存放每个节点的所有邻居，这样可以维持有序。
+
+
+
+
+
+# C++
+## 思路一
+``` C++
+class Solution {
+private:
+    int tickets_num;
+    void DFS(unordered_map<string, vector<string>>&G, string from, 
+             unordered_map<string, vector<int>>&visited,
+             vector<string> &res){
+        res.push_back(from);
+        if(res.size() == tickets_num + 1) return;
+        
+        int size = G[from].size();
+        for(int i = 0; i < size; i++){
+            string next = G[from][i];
+            if(visited[from][i]) continue;
+
+            visited[from][i] = 1;
+            DFS(G, next, visited, res);
+            if(res.size() == tickets_num + 1) return;
+            // 回溯
+            visited[from][i] = 0;
+            res.pop_back();
+        }
+    }
+public:
+    vector<string> findItinerary(vector<vector<string>>& tickets) {
+        unordered_map<string, vector<string>>G;
+        unordered_map<string, vector<int>>visited;
+        set<string>city;
+        tickets_num = tickets.size();
+        for(int i = 0; i < tickets.size(); i++){
+            G[tickets[i][0]].push_back(tickets[i][1]);
+            city.insert(tickets[i][0]);
+            city.insert(tickets[i][1]);
+        }
+            
+        for(auto &a: city){
+            sort(G[a].begin(), G[a].end()); // 按照字符顺序排序
+            visited[a] = vector<int>(G[a].size(), 0);
+        }
+        
+        vector<string>res;
+        DFS(G, "JFK", visited, res);
+        return res;
+    }
+};
+```
+
+## 思路二
+``` C++
+class Solution {
+private:
+    unordered_map<string, multiset<string>>G;
+    vector<string>res;
+    // Hierholzer算法
+    void DFS(string from){
+        while(!G[from].empty()){
+            auto next_ptr = G[from].begin();
+            string next = *next_ptr;
+            G[from].erase(next_ptr);
+            DFS(next);
+        }
+        res.push_back(from);
+    }
+public:
+    vector<string> findItinerary(vector<vector<string>>& tickets) {
+        for(auto &t: tickets)
+            G[t[0]].insert(t[1]);
+        
+        DFS("JFK");
+        reverse(res.begin(), res.end());
+        return res;
+    }
+};
+```
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